Інженери та офтальмологи із Duke University робота-візуалізатора, який допоможе автоматично виявляти та сканувати осі пацієнта на наявність маркерів різни офтальмологічних захворювань.

Новий інструмент, який поєднує у собі сканер зображень із роботизованою рукою, може автоматично відстежувати та робити знімки очей пацієнта менш ніж за хвилину, а також створювати зображення якість яких не поступається сучасним методам візуалізації в спеціалізованих клініках.

Робота вчених була опублікована 12 липня в журналі Nature Biomedical Engineering.

Лікарі та дослідники використовують оптичну когерентну томографію (ОКТ) для діагностики різних захворювань очей, включаючи глаукому, діабетичну ретинопатію та вікову макулодистрофію. Під час зняття зображення зонд направляє в око пучок світла і вимірює те, скільки часу займає у відбитих променів повернення назад, і використовує ці дані для розшифрування структур всередині ока.

Традиційно у клініках системи ОКТ – це великі настільні системи, які використовує висококваліфікований спеціаліст для того, щоб робити зображення структур ока. Лоб та підборіддя пацієнта мають бути гарно зафіксовані, щоб забезпечити правильне розташування голови та обмежити будь-які рухи. Окрім того, що ці опори для голови не є комфортними, вони підходять далеко не для кожної людини, що ускладнює процес сканування у деяких пацієнтів.

“Не всюди є такі ресурси, як у Duke Eye Center, де ми маємо доступ до таких висококваліфікованих спеціалістів, як офтальмологічні фотографи, – каже Ryan McNabb, науковий співробітник відділення офтальмології в Duke University Medical Center, – Але із нашим новим пристроєм вам не знадобиться тяжко тренуватись, щоб використовувати його. Ми з оптимізмом очікуємо, що подібний пристрій можна буде легко використовувати у таких місцях, як кабінети оптометристів, клініках первинної ланки надання медичної допомоги, або, навіть, у відділеннях невідкладної допомоги. ОКТ це корисний діагностичний інструмент, і подібні досягнення допомагають спростити доступ широкого кола людей до нього”.

Для того, щоб скористатись сканером, пацієнт підходить до апарату і стає перед роботизованою рукою. 3D камери, розміщені ліворуч та праворуч від робота допомагають знайти пацієнта у просторі, поки менші камери у самій руці шукають орієнтири на оці, щоб точно розташувати сканер. Система здатна сканувати як макулу (частина сітківки, яка відповідає за центральний зір), так і рогівку (передня прозора частина ока) – місця, які вражаються багатьма захворюваннями.

У апарата займає менше ніж 10 секунд часу на те, щоб просканувати та зняти зображення кожного ока, і весь процес цілком займає менше, ніж 50 секунд.

“Роботизована рука дає нам гнучкість ручних ОКТ-сканерів, однак, нам не треба хвилюватись щодо тремору у того, хто виконує дослідження, – каже Mark Draelos, докторант відділу біомедичної інженерії, – Якщо людина рухається, то робот рухається разом із нею. Поки сканер вирівняний із точністю до сантиметра від положення відносно вашої зіниці, він здатен робити знімки такої ж гарної якості, як і стаціонарні сканери”.

Оскільки пацієнт ніколи безпосередньо не контактує із системою, апарат уникає будь-яких проблем гігієни та поширення інфекційних захворювань, які виникають із опорами для підборіддя та лоба у звичайних апаратах ОКТ. Дослідники також демонструють, що їх роботизована система дуже безпечна, зважаючи на те, наскільки вона може наближатись до обличчя пацієнта.

“Системи камер безперервно відстежують положення пацієнта і дозволяють роботу тримати безпечну відстань, – каже Draelos, – Насправді, єдиний раз, коли ми спостерігали ненавмисний контакт із роботом, це коли людина йшла і врізалась в робота, в момент, коли він не робив знімок”.

Команда вже почала наступний етап роботи в клініці, де вони захоплюють зображення очей добровольців для того, щоб удосконалити систему прицілювання робота. Далі вони планують робити знімки очей пацієнтів, які дійсно мають патології сітківки та рогівки, щоб перевірити, наскільки їх робот здатен захоплювати на фото аномалії.

Також вони працюють над покращенням поля зору сканера сітківки ока, оскільки перша його версія змогла захоплювати ключові особливості, однак для повного охоплення сітківки необхідно буде з’єднати кілька зображень.

“Поки що це є рішенням проблеми колекціонування зображень, і ми вважаємо, що воно вдало поєднається із останніми досягненнями машинного навчання у інтерпретації зображень ОКТ, – каже McNabb, – Ми дійсно наближаємо ОКТ до пацієнтів, а не обмежуємо цей інструмент спеціалізованими клініками, і я думаю, що це значно допоможе широкому колу людей”.

Оригінальна стаття була опублікована на порталі Medical Xpress 5 серпня 2021 року.